投稿者 global-ai-media 
米国で「ChatGPTに老後の予算計画を立案させる」という試みが話題を集めています。個人の資産管理だけでなく、企業の予算策定やシナリオプランニングにおいて、大規模言語モデル（LLM）はどこまで実用的なのでしょうか。本記事では、生成AIの論理的推論能力の可能性と、日本企業が金融・計画業務にAIを導入する際に直面する「計算精度」や「コンプライアンス」の壁、そしてその乗り越え方について解説します。
ChatGPTによる予算配分の実力と、その背後にある仕組み
米国のファイナンス関連メディアにおいて、ChatGPTに対し「年間15万ドル（約2,200万円）の退職後予算」の策定を依頼した事例が取り上げられました。AIは住居費に3万ドル、旅行に2万5千ドル、医療費に2万ドルといった具合に、生活スタイルを維持するための内訳を瞬時に生成しました。
この事例が示唆するのは、AIが単に言葉を並べるだけでなく、与えられた制約（この場合は合計金額）の中で、「一般的かつ妥当と思われる配分」を論理的に構成する能力を持っているという点です。これは、企業の業務においても、新規プロジェクトの概算予算策定や、マーケティング費用の配分シミュレーションなど、いわゆる「叩き台」を作成するタスクにおいて非常に強力なツールとなり得ることを意味しています。
LLMの致命的な弱点：「計算」と「最新法規制」への対応
しかし、この事例をそのまま日本の実務、特に厳密性が求められる金融サービスや企業の経理財務に適用するには、いくつかの重大なハードルがあります。
第一に、大規模言語モデル（LLM）は本質的に「確率的に次の単語を予測する」仕組みであり、「計算機」ではありません。そのため、単純な足し算や引き算であっても、桁数が多くなったり条件が複雑になったりすると、もっともらしい顔をして間違った数値を出す（ハルシネーション）リスクがあります。今回の米国の事例でも、細かな税計算などが現在の税法と完全に一致している保証はありません。
第二に、法規制の問題です。日本の税制や社会保険制度は極めて複雑であり、毎年のように改正が行われます。汎用的なLLMの学習データはカットオフ（学習終了時期）が存在するため、最新の「定額減税」や「NISA制度の変更」などを正確に反映していない可能性があります。
日本企業における実装アプローチ：RAGとFunction Calling
では、日本企業がこうした計画・シミュレーション業務にAIを活用するにはどうすればよいのでしょうか。鍵となるのは、LLM単体で完結させないアーキテクチャです。
具体的には、RAG（検索拡張生成）技術を用い、国税庁のドキュメントや社内の規定集など、信頼できる外部知識をAIに参照させること。そして、計算処理についてはLLMに行わせるのではなく、Function Calling（AIが外部のプログラムやAPIを呼び出す機能）を通じて、Python等のプログラムや既存の計算エンジンに任せるという分業体制です。
例えば、日本の金融機関が顧客向けに「AIライフプランナー」を開発する場合、会話のインターフェースにはLLMの自然な対話能力を使いつつ、裏側の試算ロジックは従来の堅牢なシミュレーションシステムをAPI経由で叩く、というハイブリッド構成が現実解となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、AIが「定性的なプランニング」において優れたパートナーになり得ることを示しています。日本企業がこれを実務に落とし込むための要点は以下の通りです。
1. 「計算」と「推論」を分離する
予算策定や金融シミュレーションにおいて、LLMに計算をさせてはいけません。LLMは「シナリオの提示」や「項目の洗い出し」に徹させ、数値計算は従来のシステムやCode Interpreter（コード実行機能）に任せる設計が必要です。
2. 金融商品取引法などの法規制リスクへの対応
AIが提示したプランが「投資助言」とみなされる場合、法的な責任が生じる可能性があります。サービスとして提供する場合は、「あくまでシミュレーションであり、助言ではない」という免責の明示はもちろん、出力内容に誤った法令解釈が含まれないよう、厳格なガードレール（出力制御）を設ける必要があります。
3. 「人間による最終判断」をプロセスに組み込む
日本の商習慣において、AIのミスは企業の信頼を大きく損ないます。AIはあくまで「ドラフト（草案）作成者」として位置づけ、最終的な承認や顧客への提案は人間が行う、あるいは人間が監修したロジックの範囲内でAIを動かすという「Human-in-the-loop」の体制が、現時点では最も安全かつ効果的です。